Le réseau de caméras anti-incendie doté d'IA de Tasmanie détecte plus de 550 feux en une seule saison
Australie
Le réseau de caméras IA de Tasmanie — Indicium Dynamics, Sustainable Timber Tasmania, service d'incendie et service des parcs — …
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Les services d'incendie, forestiers, de protection civile et de police de Chypre ont utilisé AIDERS — plateforme IA de cartographie par drones du centre KIOS (Univ. de Chypre) depuis 2019 — lors des feux meurtriers de juillet 2025 à Limassol, sur des terrains inaccessibles.
AIDERS est une plateforme de réponse aux urgences assistée par IA, développée depuis 2019 par le Centre d'excellence en recherche et innovation KIOS de l'Université de Chypre, combinant des images collectées par drones, des données de capteurs hétérogènes et une plateforme cartographique afin de donner aux premiers intervenants une vision opérationnelle partagée lors de catastrophes. Elle a été testée lors de plusieurs exercices grandeur nature avec la Protection civile chypriote.
Lors des feux de forêt qui se sont déclarés près de Malia, dans le district de Limassol, le 23 juillet 2025 — des incendies qui ont brûlé plus de 100 kilomètres carrés, détruit 191 maisons dans 15 villages et tué deux personnes, avec des températures dépassant 44°C — les services d'incendie, forestiers, de protection civile et de police de Chypre ont utilisé AIDERS pour surveiller des terrains éloignés ou inaccessibles à l'aide de deux drones DJI Mavic 2, transmettant images de caméra en direct et données géographiques à un centre de commandement et de contrôle central. Les autorités attribuent au système une amélioration du suivi du front de feu, de la planification des évacuations et de la coordination entre les quatre agences.
Le compte rendu du Réseau européen de connaissances en protection civile évoque un « taux de réussite élevé », mais ne publie aucune mesure quantifiée du temps de détection ou de coordination, et AIDERS est décrit comme une plateforme d'« algorithmes spécifiques à l'application » plutôt que comme un modèle d'apprentissage profond nommé ; sa méthodologie d'IA précise et ses performances mesurées ne sont donc pas documentées de manière indépendante.
Les détails de mise en œuvre (coût, calendrier, personnel, conditions de réussite) ne sont pas encore disponibles pour cette pratique.
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